面向远程呈现机器人社交导航辅助的多模态共享自主

在日益扩展的远程办公世界中，移动远程呈现机器人（MTRs）越来越受欢迎，为人们积极参与远距离活动提供了新途径。然而，由于态势感知有限和视野狭窄，操作 MTRs 的人员在密集人群环境中常常难以导航，这降低了用户的接受度和满意度。导航中的共享自主主要在静态环境中或仅有一名行人与机器人交互的情况下被研究。我们提出了一种利用视觉和触觉引导的多模态共享自主方法，为密集人群环境中远程操作者提供导航辅助。它采用一种改进形式的互易速度障碍（reciprocal velocity obstacles）来生成安全控制输入，同时考虑社交距离约束。我们提出了两种不同的视觉引导设计以及触觉力渲染，以传达安全控制输入。我们进行了一项用户研究，在共享导航任务中将多模态导航辅助与单独触觉或视觉辅助的优缺点进行比较。该研究涉及 15 名参与者在带有移动行人的虚拟大厅中操作虚拟远程呈现机器人，使用不同的辅助模态。我们评估了导航性能、透明度和协作性，以及用户偏好。我们的结果表明，参与者偏好带有视觉引导轨迹的多模态辅助而非单独的触觉或视觉模态，尽管这对导航性能没有影响。此外，我们发现，在导航任务中，视觉引导轨迹比等效的触觉线索传达了更高程度的理解和协作。